Badanie PISA (Programme for International Student Assessment) to cykliczne badanie umiejętności uczniów w wieku 15 lat, realizowane co trzy lata w ponad 80 krajach na całym świecie. Pozwala ono porównać poziom i zróżnicowanie umiejętności uczniów w dziedzinach takich jak matematyka, czytanie ze zrozumieniem i nauki przyrodnicze. Celem badania jest ocena poziomu edukacji oraz odkrycie mocnych i słabych stron systemów edukacyjnych w poszczególnych krajach. Badania PISA są jednym z najważniejszych źródeł informacji na temat jakości edukacji w różnych krajach i regionach świata.
W ramach pracy domowej przygotowany został raport podsumowujący wyniki badania PISA 2018, w którym skupiono się zagadnieniach związanych z czytelnictwem. Poza tym zaimplementowany został interaktywny wykres za pomocą pakietu plotly.
Analizując dane, skupiono się na badaniu związku między ilością książek w domu a czasem spędzonym na czytaniu dla przyjemności przez nastolatków. Dodatkowo rozróżniono wyniki ze względu na płeć.
Wizualizacja jest interaktywnym histogramem, co pozwala na czytelniejsze przedstawienie wyników. Modyfikować można ilość książek, które znajdują się w domu. Wykres został wykonany w języku R z wykorzystaniem biblioteki plotly. Ramka danych, na której oparta jest analiza, została pobrana ze strony OECD.
ksiazki <- data %>% select(ST004D01T, ST013Q01TA, ST175Q01IA) %>%
filter(!is.na(ST013Q01TA), !is.na(ST175Q01IA))
colnames(ksiazki) <- c("Plec", "Liczba książek w domu", "Jak_czesto")
ksiazki <- ksiazki %>% mutate(`Liczba książek w domu` =
case_when(`Liczba książek w domu` == 1 ~"0-10",
`Liczba książek w domu` == 2 ~ "11-25",
`Liczba książek w domu` == 3 ~ "26-100",
`Liczba książek w domu` == 4 ~ "101-200",
`Liczba książek w domu` == 5 ~ "201-500",
`Liczba książek w domu` == 6 ~ "500 i więcej"))
ksiazki <- ksiazki %>% mutate(Jak_czesto = case_when(Jak_czesto == 1 ~ "0",
Jak_czesto == 2 ~ "0-0.5h",
Jak_czesto == 3 ~ "0.5-1h",
Jak_czesto == 4 ~ "1-2h",
Jak_czesto == 5 ~ "ponad 2h"))
ksiazki$`Liczba książek w domu` <- factor(ksiazki$`Liczba książek w domu`, levels = c("0-10", "11-25", "26-100", "101-200", "201-500", "500 i więcej"))
kolory <- c("#2080f7", "#ff54a3")
fig <- plot_ly(frame = ~`Liczba książek w domu`, colors = kolory) %>%
add_trace(data = ksiazki[ksiazki$Plec == 1, ], name = "Dziewczęta", type='histogram',
x = ~ Jak_czesto, color = I("#ff54a3")) %>%
add_trace(data = ksiazki[ksiazki$Plec == 2, ], name = "Chłopcy", type='histogram',
x = ~ Jak_czesto, color = I("#2080f7")) %>%
add_trace(data = ksiazki,name = "Razem", type='histogram',
x = ~ Jak_czesto
) %>%
layout(title = "Czas spędzony na czytaniu a liczba książek w domu z podziałem na płeć",
xaxis = list(domain = c(0, 1), range = c(-0.6, 4.6), title = "Dzienny czas przeznaczony na czytanie dla przyjemności"),
yaxis = list(title = "Liczba odpowiedzi")
)
figNa podstawie analizy wyników badania można stwierdzić, że dziewczynki czytają więcej książek dla przyjemności niż chłopcy. Jednakże, w domach, w których jest ponad 100 książek, ta różnica zanika. Może być to spowodowane statusem społecznym. Bogatsza domowa biblioteczka może wiązać się z wyższym wykształceniem domowników, dla których rozrywką jest pogłębianie swojej wiedzy. W początkowych przedziałach tj. dla mniejszych ilości książek istnieje duża grupa nastolatków, którzy nie czytają wcale. Większa część badanej młodzieży poświęca niewiele czasu na czytanie dla przyjemności, co może być wynikiem wielu czynników, jak dostępność innych źródeł rozrywki lub brak zachęty ze strony rodziców czy nauczycieli.